ScholarGate
Pembantu
Regression modelMixed-frequency volatility

GARCH-MIDAS

GARCH-MIDAS menguraikan volatiliti kepada komponen jangka pendek (GARCH) dan jangka panjang (MIDAS), membenarkan pembolehubah makroekonomi berfrekuensi rendah memacu volatiliti jangka sederhana manakala pulangan berfrekuensi tinggi mengawal turun naik harian. Diperkenalkan oleh Engle dan Ghysels (2012), rangka kerja ini dengan elegan memisahkan skala masa volatiliti. Pendekatan ini berkuasa untuk memahami bagaimana keadaan makro (pertumbuhan, inflasi) memacu premium risiko dan untuk ramalan volatiliti yang lebih baik.

Terapkan dengan EconMindTidak lama lagiVideoTidak lama lagiDownload slides

Baca kaedah sepenuhnya

Ahli sahaja

Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.

Log masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. Engle, R. F., & Ghysels, E. (2012). GARCH for long memory. Journal of Econometrics, 164(2), 385-391. link
  2. Ghysels, E., Santa-Clara, P., & Valkanov, R. (2005). There is a risk-return trade-off after all. Journal of Financial Economics, 76(3), 674-704. DOI: 10.1016/j.jfineco.2004.03.008

Cara memetik halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). GARCH with Mixed Data Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/econometrics/garch-midas

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateGARCH-MIDAS (GARCH with Mixed Data Sampling). Dicapai 2026-06-15 daripada https://scholargate.app/ms/econometrics/garch-midas · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026